生物信息课题组

临床医师

Han Liang（梁晗）和他所在德克萨斯大学MD安德森癌症中心的课题组。他的课题组致力于癌症大数据组学分析和开发癌症基因组数据的分析工具，并发展以分子标识为基础的精准癌症医学。目前的主要课题包括增强子，RNA编辑， 功能蛋白质组，癌症标识物和药物靶点的研究。近年来，Han Liang教授以通讯作者在Cancer cell、Nature genetics等顶级期刊上发表论文多篇。
主要研究方向
（1）人工智能驱动的生物信息学工具开发

Liang Lab的一个关键目标是让广泛的研究社区能够轻松生成可测试的假设，并从高通量基因组数据中获得生物学见解。在过去的几年里，他们团队开发了几种流行的生物信息学工具，包括。（i）TCPA：一个综合生物信息学数据门户，用于可视化和分析基于癌症反相蛋白质阵列的功能蛋白质组学数据（Li et al. Nat Methods;Li 等人，癌症研究，2017 年）。（ii） TANRIC：一个探索 lncRNA 在癌症中功能的交互式开放平台（Li 等人，Cancer Res 2015）。（iii） DrBioRight：第一个面向自然语言、人工智能驱动的组学数据分析平台（Li 等人，Cancer Cell，2020 年）。

（2）跨癌症类型的比较基因组学分析

Liang lab是TCGA和ICGC等大型癌症基因组学项目的主要贡献者之一。他们系统地评估了TCGA基因组和蛋白质组学数据的预后和预测效用（Yuan等人，Nat Biotechnol，2014）。他们首次对癌症患者分子谱的性别影响进行了全球分析，并确定了两类性别影响癌症类型（Yuan 等人，Cancer Cell，2016 年）。他们在选择癌症疗法方面对缺氧相关分子特征及其临床价值进行了系统分析（Ye 等人，Nat Metab 2019）。他们与国际团队合作，利用ICGC全基因组测序数据，对人类癌症中的线粒体基因组进行了全面的分子表征（Yuan等人，Nat Genet 2020）。

（3）增强子RNA在癌症中的功能和临床应用

    使用TCGA RNA-seq数据，Liang lab对表达的增强子RNA进行了首次泛癌分析，并阐明了增强子介导的PD-L1调控机制（Chen等人，Cell 2018）。他们证明，由于拮抗多效性，快速进化的人类特异性增强子与癌症基因相关（Chen 等人，Cell Syst，2018 年）。他们构建了人类增强子 RNA 位点的高分辨率图谱，能够量化超级增强子活性（Chen ant Liang，Cancer Cell 2020）。这些结果突出了调节性RNA表达分析作为研究癌症机制和发现预后生物标志物的新范式。
（4）RNA修饰在癌症中的功能和临床应用

    RNA编辑是一种重要的转录后机制，可以在RNA水平上引起“突变”。Liang lab已经系统地表征了 A-to-I RNA编辑事件，并证明了它们在人类癌症中的临床相关性（Han 等人，Cancer Cell，2015 年）以及 miRNA 中的 RNA 编辑热点（Wang 等人，Genome Res 2017 年）。他们证明了 RNA 编辑对蛋白质组多样性的显著贡献（Peng 等人，Cancer Cell，2018 年）。他们表征了编辑的 miR-379 的临床模式和分子机制，并强调了其作为泛癌小 RNA 治疗药物的潜力（Xu 等人，J Clin Invest，2019 年）。
（5）用于精准癌症医学的功能基因组学/蛋白质组学方法

      Liang lab开发了一种系统生物学方法，通过结合外显子组测序、高通量细胞活力测定和高通量蛋白质表达阵列来识别癌症驱动突变，这解决了癌症基因组学领域长期存在的挑战（Li 等人，Cancer Cell 2017;Ng 等人，Cancer Cell 2018 年）。他们评估了不同计算算法在预测癌症驱动突变方面的性能（Chen 等人，Genome Biol 2020）。基于扰动的功能蛋白质组学数据，他们开发了一种系统生物学方法来识别基于“适应性反应”的联

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